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배터리 등가 회로 모델 파라미터의 온라인 업데이트 알고리즘 비교 및 분석
Comparative Analysis of Online Update Algorithm for Parameters in Battery Equivalent Circuit Model 원문보기

전력전자학회 2018년도 전력전자학술대회, 2018 July 03, 2018년, pp.240 - 242  

한해찬 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  노태원 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  이재형 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  안정훈 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과) ,  이병국 (성균관대학교 전자전기컴퓨터공학과)

초록
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본 논문은 배터리 등가 회로 모델의 파라미터를 실시간으로 추정 가능한 온라인 업데이트 알고리즘을 비교 분석한다. 온라인 업데이트 알고리즘은 EKF (Extended Kalman Filter)와 RLS (Recursive Least Square)를 기반으로 구성되며 Li-ion 배터리를 이용한 실험 결과를 통하여 각 알고리즘의 연산량, 정확도 등을 분석한다. 분석된 결과를 바탕으로 적용 시스템의 환경과 특성에 따라 적합한 온라인 업데이트 알고리즘을 제안한다.

AI 본문요약
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  • 배터리 등가 회로 모델의 파라미터는 SOC, 온도, 노화도 등 여러 동작 환경에 따라 비선형적으로 변하므로 다음 상태에 대한 예측이 어렵다. 따라서 x를 구성하는 상태 변수 중 Rs, R1, C1은 시간에 따라 불변함을 가정하고, 다른 파라미터들과 달리 동특성이 명확하게 정의되는 V1을 이용하여 1차 예측값을 계산한다. Rs, R1, C1에 대한 추정값은 2차 보정 단계에서 보정함으로써 파라미터에 대한 온라인 업데이트가 가능하다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
배터리를 효율적이고 안전하게 사용하기 위해 필요한 것은? 현재 Li ion 배터리는 에너지 저장 밀도가 높고 충·방전 효율이 우수해 IT 모바일 기기와 전기자동차, ESS (Energy Storage System) 등 다양한 분야에서 두각을 나타내고 있다. 배터리를 효율적이고 안전하게 사용하기 위해 BMS (Battery Management System)를 이용한 SOC(State of Charge), SOH(State of Health) 등 배터리의 상태를 추정하는 알고리즘이 중요하다.
배터리 등가 회로 모델 파라미터를 실시간으로 업데이트하는 온라인 업데이트 알고리즘이 필요한 이유는? 배터리 상태 추정 알고리즘은 그림 1과 같이 직렬 저항 (Rs)과 RC ladder로 구성된 배터리 등가 회로 모델을 기반으로 한다. 배터리 등가 회로 모델의 내부 파라미터들은 배터리의 온도, 노화 상태 등 여러 동작 환경에 따라 비선형적으로 변동하므로, 파라미터를 실시간으로 업데이트하지 않을 경우 SOC, SOH 등의 배터리 상태 추정에 대한 정확도가 저하된다. 따라서 배터리 등가 회로 모델 파라미터를 실시간으로 업데이트하는 온라인 업데이트 알고리즘이 필요하다.
Li ion 배터리의 장점은? 현재 Li ion 배터리는 에너지 저장 밀도가 높고 충·방전 효율이 우수해 IT 모바일 기기와 전기자동차, ESS (Energy Storage System) 등 다양한 분야에서 두각을 나타내고 있다. 배터리를 효율적이고 안전하게 사용하기 위해 BMS (Battery Management System)를 이용한 SOC(State of Charge), SOH(State of Health) 등 배터리의 상태를 추정하는 알고리즘이 중요하다.
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